与此同时，相比只能处理明确定义且准确的数据的超级处理器，Watson还能够对比较含混不清的数据进行读取和分析。它可能是医生的一段病历记录和评论、电商平台中医疗产品的用户评价甚至是来自于博客、邮件等交流平台的分散的信息。

基于目前大数据的背景， Watson的商业经理Saxena表示：“非结构或半结构化的信息才是数据的主流形态。”这也是他们认为Watson具有巨大商业潜力的原因之一。

这亦被认为是Watson被率先在医疗领域进行运用的主要原因。

专业医疗典籍、期刊文献、病历和医生的评估等的大量信息并非可通过医护人员的不断培训和继续深造能够得以完全掌握。而信息的不平衡摄取，还会提升医生误诊和错误治疗方案的比率。据估计，这个数字可能高达20%。

在技术迭代迅速的今天，能够准确地选择最合适的前沿技术进行疾病治疗也并非一件可掌握之事，目前已有的网络工具Isabel在这方面非常受欢迎，但仍达不到Watson对复杂内容的掌控程度。

Columbia大学临床医学教授兼肾病专家Herbert Chase举了一例：一个患有莱姆病的孕妇，对青霉素敏感，需要寻找合适的药物进行治疗，Watson提供的药物解决方案起初被医生认为不正确，但随后的研究却论证了它的判断。由于它分析了近些年所有的研究及相关结论，但医生却无法做到这一点。

Chase认为，认识到医生并非了解一切，还可能会影响患者对医生的信任，他们必定不希望自己选择的专业主治医师无法提供最佳治疗方案。

而从社会层面讲，将已有的医疗资源惠及更广大的患者群体对各国都有重要意义。

尤其对于包括二型糖尿病、心脏病、中风、癌症等在内的慢病护理，Watson不仅可以帮助医护人员更快更好地工作，还能节省医疗系统及患者的时间与医疗成本，缓解医疗资源的浪费。

对于整个医疗体系，它还能通过实现更好的效益设计与方案比较、综合质量测量和分析，配置适当的资源并提供准确人口健康风险度量，帮助医疗体系从传统的收费服务模式转向基于质量和效率获取价值的模式。

2013年，德国马尔堡University医院的未诊断及罕见病中心（Undiagnosed and Rare Diseases Centre）也引进了Watson，并且到目前为止，他们已经接到了超过6000人的治疗预约。

未来与展望

虽然仍有关于患者数据安全的担忧，但来自业界的大部分声音都对这个新兴技术提出了肯定的展望。Carnegie Mellon的计算机科学教授Jaime Carbonell预测，未来Watson会像手机那样深深地影响我们生活的各方面。而要实现这样的结果，Watson 还需要一些迭代。“最终沃森的尺寸会减小到一款掌上设备那么大。” UC Berkeley的计算机科学教授Randy Katz表示。

正如IBM创新副总裁Bernie Meyerson表示的：“分析学的广阔前景不应该只是用于发现趋势和获取信息，而应当是改变未来。” 而德国马尔堡University医院Schafer医生的话则更耐人寻味：“长远来看，希望这项技术能更便宜，它需要被运用在公共系统中。”

尖端科技发展的背后，普惠，永远是医疗领域对它们最大的希望。

参考文献：

1 Fast Company：IBM's Watson Is Learning Its Way To Saving Lives

2 IBM Watson Health Perspectives: Delivering New Models Of Care With Cognitive Technology

3 IBM Watson Health Perspectives: Exploring The Potential Impact Of Cognitive Technology On Payment Reform

4 BBC Technology: IBM AI system Watson to diagnose rare diseases in Germany

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